高维数据挖掘高维数据挖掘的特点

高维数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，其核心特征在于处理那些维度极高的数据。与传统数据挖掘相比，高维数据挖掘的主要区别在于其数据的复杂性和规模。随着科技的进步，我们如今能够轻易获取到各种多样的数据，如商业交易、Web文档、基因表达、文本词频、用户评分、网络使用记录以及多媒体数据等，这些数据...

随着数据维数的升高，高维索引结构的性能迅速下降，在低维空间中，我们经常采用欧式距离作为数据之间的相似性度量，但在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在，这就给高维数据挖掘带来了很严峻的考验，一方面引起基于索引结构的数据挖掘算法的性能下降，另一方面很多基于全空间距离函数的挖掘方法也会失效。

这些数据的特点是维度众多，可以达到几百甚至上千维，远超我们用表格形式可以直观表示的范围。高维数据挖掘，作为数据挖掘领域的一个重要分支，其核心挑战在于处理这些高维度的数据。与传统的数据挖掘相比，它不仅要处理更多的属性，还要找到在大量变量中隐藏的模式和关联。随着技术的进步，数据量的剧增使得高...

数据挖掘是一种强大的技术，其核心任务是从海量数据中挖掘出隐藏的、未被察觉的，但又具有实际价值的知识。这一过程可以被理解为从数据库、数据仓库或任何其他信息库中深入挖掘有价值的信息。它是一个集数据库管理、人工智能、机器学习和统计学等多种理论与技术于一体的交叉学科领域。在更广泛的意义上，...

数据挖掘指的是从大量的数据中提取隐含的、事先未知的、并且潜在有用的知识的技术。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。它是计算机技术研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个...

只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点，传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要从算法的改进（提升算法对大数据的处理能力）和方案的框架（分解任务，把大数据分析拆解成若干小单元加以解决，或者通过规律的提取，把重复出现的数据加以整合...

在处理高维分离正态分布时，我们利用这些分布特性来判断两点的来源，这种能力在数据挖掘和机器学习中至关重要。通过极大似然估计，我们可以找到最接近的正态分布，来拟合复杂的高维数据。最后，随机投影定理是解决高维问题的利器，它将复杂的数据降维到低维空间，极大地节省了存储和计算资源。 它告诉我们，只...

大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点，传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要从算法的改进和方案的框架等多方面去提升处理能力。数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多...

高维空间，一个常常被误解和忽视的概念，其实隐藏着许多反直觉的特性。首先，从采样角度看，低维数据只需要少量采样点，但随着维度增加，所需样本数会指数级增长，这在实践中往往难以实现。在组合数学中，维度的增加使得候选集合总数急剧膨胀，处理起来变得复杂。在机器学习中，固定数量的训练样本在高维空间...

数据挖掘的方法及工具 作为一门处理数据的新兴技术,数据挖掘有许多的新特征。首先,数据挖掘面对的是海量的数据,这也是数据挖掘产生的原因。其次,数据可能是不完全的、有噪声的、随机的,有复杂的数据结构,维数大。最后,数据挖掘是许多学科的交叉,运用了统计学,计算机,数学等学科的技术。以下是常见和应用最广泛的算法...